순서도 모듈로 길이 측정 실습

Recipe 개요

• 1.3에서 진행했던 레시피를 순서도로 실습

모듈 속성

• Enhancement 모듈 속성

• BuildROIs 설정
• ROI는 1개만 설정합니다

• BuildROIs에서 ROI 박스를 여러개 그려줍니다
  사용자 모듈 생성하는 법은 사용자모듈은 UI Manual을 참고해주세요

• Segmentation 모듈 속성

• LineMeasurement 속성 (모듈 도움말 참조)

• CustomFunction 코드
• "RegionsExtraction" 또는 "PaintRegionsBoundary"의 경우 코드로 진행이 가능합니다

📜 CustomFunction 코드 보기

def paintMeasure(input1, input2, input3, input4, input5):
   output1 = input1
   output2 = input2
   output3 = input3
   output4 = input4
   output5 = input5
   
   img_src = input1
   img_bin = input2
   base_point_list = input3
   pair_point_list = input4
   distance_list = input5
   
   # Paint reigons 
   img_color = mpp.intel64.gray_to_rgb(img_src)
   regions = mpp.intel64.regions_extraction(img_bin, 8)
   mpp.intel64.paint_regions_boundary_inplace(img_color, regions, 0, 255, 255)
   
   filtered = [x for x in distance_list[0][0] if x != 0.0]
   
   if len(filtered) > 0 :
      min_cd_value = np.min(filtered)
      max_cd_value = np.max(filtered)
      avg_cd_value = np.mean(filtered)
   else:
      min_cd_value = 0
      max_cd_value = 0
      avg_cd_value = 0 
   
   # Paint Base Line			
   for point_x, point_y in base_point_list[0] :
         
      px_x = int(point_x)
      px_y = int(point_y)
      
      if px_x < 0 or px_y < 0 : continue 
      
      img_color[px_y, px_x] = [255, 0, 0] 
      
   # Paint Pair Line	
   for point_x, point_y in pair_point_list[0] :
         
      px_x = int(point_x)
      px_y = int(point_y)
      
      if px_x < 0 or px_y < 0 : continue 
      
      img_color[px_y, px_x] = [0, 255, 0] 	
            
   
   result_data = [avg_cd_value, min_cd_value, max_cd_value]
   
   output1 = img_color
   output2 = result_data
   
   return output1, output2, output3, output4, output5

• "config_spec" 과 "DM_CLASS_DcollTempalte"은 사용자모듈로 생성되어 있습니다
• 사용자 모듈 생성하는 법은 사용자모듈은 UI Manual을 참고해주세요

• 사용자모듈은 내문서/RecipeCreator/UserModule 에 저장되어 있는 파일을 불러옵니다

• 사용자모듈 선택 후 카테고리를 설정합니다

• 아래 코드를 넣어주세요

📜 config_spec 코드 보기

def config_spec(result_image, result_data, item, spec):

   img_result = result_image.copy()
   
   result_text = "OUT"
   
   if item == "AVG":
   
      if result_data[0] > spec :
      
         result_text = "OUT"
      else:
         result_text = "IN"
      
      mpp.intel64.paint_text_inplace(img_result, 
                              f"AVG: {result_data[0]:.3f} ({result_text})", 
                              'simple', 
                              False, 
                              10, 30, 
                              255, 0, 0, 
                              0.7, 
                              1
                           )
                           
   if item == "MIN":
   
      if result_data[1] > spec :
      
         result_text = "OUT"
      else:
         result_text = "IN"
      
      mpp.intel64.paint_text_inplace(img_result, 
                              f"MIN: {result_data[0]:.3f} ({result_text})", 
                              'simple', 
                              False, 
                              10, 30, 
                              255, 0, 0, 
                              0.7, 
                              1
                           )	
   
   if item == "MAX":
   
      if result_data[2] > spec :
      
         result_text = "OUT"
      else:
         result_text = "IN"
      
      mpp.intel64.paint_text_inplace(img_result, 
                              f"MAX: {result_data[0]:.3f} ({result_text})", 
                              'simple', 
                              False, 
                              10, 30, 
                              255, 0, 0, 
                              0.7, 
                              1
                           )	
                           
   return img_result, result_text

• 오른쪽 속성에서 입력 부분과 출력 부분을 지정해주세요

• 추가로 DM_CLASS_DCollTemplate도 카테고리를 지정하고, 코드를 넣어주세요

📜 DM_CLASS_DCollTemplate 코드 보기

def DM_CLASS_DcollTemplate(input1, input2, input3, input4, input5):
   import mpp
   import os

   result_image = input1
   resultData = input2
   spec_in_class_name = input3
   spec_out_class_name = input4
   global_items = input5

   if resultData == "IN" :
      result_class = spec_in_class_name 
   else :
      result_class = spec_out_class_name 

   defect_id = global_items['gs_defectid']
   input_image_file_name_without_extension = mpp.daq.utilities.get_image_file_name_without_extension(global_items['gs_semimage1'])
   
   #### Result Uri
   image_file_name = f'{defect_id}_result.jpg' if input_image_file_name_without_extension is None else f'{input_image_file_name_without_extension}_result.jpg'
   result_image_file_uri = os.path.join(global_items['gs_resultimageurl'].strip(), image_file_name)
   summary_file_uri = os.path.join(global_items['gs_resultdataurl'].strip(), f'{defect_id}_Summary.csv')
   defect_file_uri = os.path.join(global_items['gs_resultdataurl'].strip(), f'{defect_id}_Defect.csv')
   dcoll_file_uri = os.path.join(global_items['gs_resultdataurl'].strip(), f'{defect_id}_DColl.csv')

   #### Summary Data
   summary_data = list()
   summary_data.append(['WAFERID','DEFECTID','DIEX','DIEY','XREAL','YREAL','IMAGEWIDTH','IMAGEHEIGHT','ALIGNMENT','MEASUREMENT','DEFECT','EXTENSIONFUNC','RELATIVEPATH','PATH','GDSX','GDSY'])
   summary_data.append([global_items['gs_waferid'],global_items['gs_defectid'],global_items['gs_xindex'],global_items['gs_yindex'],global_items['gs_xreal'],global_items['gs_yreal'],'0','0','OK','OK','OK','OK',image_file_name,result_image_file_uri,'0','0'])

   #### DCOLL Data
   dcoll_data = list()
   dcoll_data.append(['ID', 'TYPE', 'NAME', 'VALUE', 'DESCRIPTION'])
   dcoll_data.append([defect_id, 'IMG', 'PATH', result_image_file_uri, 'Result Image'])
   dcoll_data.append([defect_id, 'SMF', 'DEFECTID', defect_id, 'DefectID'])

   #### TODO : Change Following Items
   #### MEASURE -> MESURE : Due to Typo in the SMF File.
   dcoll_data.append([defect_id, 'SMF', 'TEMP5', float(result_class), 'CLASS'])


   #### Save Result
   mpp.intel64.save(result_image, result_image_file_uri)
   mpp.intel64.save_csv(summary_data, summary_file_uri)
   mpp.intel64.save_csv(summary_data, defect_file_uri)
   mpp.intel64.save_csv(dcoll_data, dcoll_file_uri)

   return None

• 오른쪽 속성을 값을 기입해주세요
• UserControl로 되어 있는 부분이 실제로 순서도에서 조절이 가능하도록하는 부분입니다

• "SetValue"라는 모듈을 연결하여 줍니다

• "디버그/계속(F5)"을 눌러서 실행되는지 확인합니다

ROI 2개이상으로 수정

• 현재 여기까지는 ROI가 1개일 때만 연산하는 부분입니다
• ROI가 2개 이상일 때는 코드를 수정해야 합니다
• 먼저 샘플이미지를 불러옵니다

• BuildROIs에서 ROI 박스를 여러개 그려줍니다

• "CustomFunction"에서 F9를 눌러 중단점을 설정한 후, 실행하여 에러가 없는지 확인합니다

• "paintMeasure" 코드 내에서 중단점을 설정한 후, 직접실행창으로 데이터를 확인합니다

• 예제에서는 전체 CD에서 최소값을 구하는 방법과 라인별로 CD 최소값을 구하는 방법을 진행해보겠습니다

전체라인의 최소, 최대, 평균 CD

• "distance_list"는 line별로 처음 구성되어있어서 distance_list[0], distance_list[1]... 순으로 ROI개수만큼 존재합니다
• 그리고 (1, N)배열로 구성되어 있어서 distance_list[N][0]으로 전체 CD 값을 접근할 수 있습니다

• 반복문(For)을 넣어서 각 라인별로 평균, 최소, 최대를 구해서 리스트에 저장합니다

📜 paintMeasure 코드 수정

   total_min_cd_list = list()
   total_max_cd_list = list()
   total_avg_cd_list = list()
      
   for distance in distance_list :
   
      if len(distance[0]) > 0 :
         min_cd_value = np.min(distance[0])
         max_cd_value = np.max(distance[0])
         avg_cd_value = np.mean(distance[0])
      else:
         min_cd_value = 0
         max_cd_value = 0
         avg_cd_value = 0 
      
      total_min_cd_list.append(min_cd_value)
      total_max_cd_list.append(max_cd_value)
      total_avg_cd_list.append(avg_cd_value)
   
   
   total_min_cd_value = np.min(min_cd_value)
   total_max_cd_value = np.max(max_cd_value)
   total_avg_cd_value = np.mean(avg_cd_value)

   result_data = [total_avg_cd_value, total_min_cd_value, total_max_cd_value]

• 측정 라인을 구하기 위해서 For loop를 넣어서 실행해봅니다
• base_point_list와 pair_point_list도 ROI개수만큼 인덱스가 존재합니다

📜 paintMeasure 코드 수정

   for index in range(3):
      # Paint Base Line			
      for point_x, point_y in base_point_list[index] :
            
         px_x = int(point_x)
         px_y = int(point_y)
         
         if px_x < 0 or px_y < 0 : continue 
         
         img_color[px_y, px_x] = [255, 0, 0] 
         
      # Paint Pair Line	
      for point_x, point_y in pair_point_list[index] :
            
         px_x = int(point_x)
         px_y = int(point_y)
         
         if px_x < 0 or px_y < 0 : continue 
         
         img_color[px_y, px_x] = [0, 255, 0] 	

• 실행 후 오류가 없는지 확인합니다

라인별로 CD 최소값 구하기

• 반복문(For loop)으로 ROI마다 최소 CD값을 구해서 Result Data에 대입하여 함수를 종료할 수 있도록 수정해봅니다

📜 paintMeasure 코드 수정

   result_data = [total_min_cd_list[0], total_min_cd_list[1], total_min_cd_list[2]]

• 수정 후 실행해봅니다
• config_spec 부분도 수정이 필요합니다
• 사용자모듈을 편집하여 코드를 수정하고 속성을 편집해주세요

📜 config_spec 코드 수정

def config_spec_1(result_image, result_data, item, spec):

   img_result = result_image.copy()
   
   result_text = "OUT"
   
   if item == "ROI1":
   
      if result_data[0] > spec :
      
         result_text = "OUT"
      else:
         result_text = "IN"
      
      mpp.intel64.paint_text_inplace(img_result, 
                              f"ROI1: {result_data[0]:.3f} ({result_text})", 
                              'simple', 
                              False, 
                              10, 30, 
                              255, 0, 0, 
                              0.7, 
                              1
                           )
                           
      
      
   if item == "ROI2":
   
      if result_data[0] > spec :
      
         result_text = "OUT"
      else:
         result_text = "IN"
      
      mpp.intel64.paint_text_inplace(img_result, 
                              f"ROI2: {result_data[1]:.3f} ({result_text})", 
                              'simple', 
                              False, 
                              10, 30, 
                              255, 0, 0, 
                              0.7, 
                              1
                           )	
   
   if item == "ROI3":
   
      if result_data[0] > spec :
      
         result_text = "OUT"
      else:
         result_text = "IN"
      
      mpp.intel64.paint_text_inplace(img_result, 
                              f"ROI3: {result_data[2]:.3f} ({result_text})", 
                              'simple', 
                              False, 
                              10, 30, 
                              255, 0, 0, 
                              0.7, 
                              1
                           )	
                           
      return img_result, result_text

• 속성을 OFF하고 다음에 모듈을 교체해주세요

• 실행해보고 오류가 있는지 확인합니다